Sehr wichtige Tools in Ai: LangSmith, LangGraph Cloud und LangGraph Studio

" Angesichts der Schnittstelle zwischen Sprache und KI vollziehen sich die Entwicklungen mit enormer Geschwindigkeit. Und LangChain steht an vorderster Front bei der Entwicklung und Verwaltung generativer KI-Anwendungen.

Ein paar erste Beobachtungen zu generativer KI und Sprache:

Vor einigen Monaten glaubte man, OpenAI hätte mit seinen hochleistungsfähigen LLMs den Markt erobert.
Dann störten eine Reihe von Open-Source-Modellen, vor allem von Meta, das wahrgenommene kommerzielle Modell.
LLM-Anbieter erkannten, dass Sprachmodelle zu einem reinen Hilfsprogramm werden würden, und begannen, sich auf Endbenutzeranwendungen und RAG-ähnliche Funktionalitäten, sogenannte Grounding, agentenähnliche Funktionalitäten und persönliche Assistenten, zu konzentrieren.
Das Problem der Halluzination musste gelöst werden, und es wurde festgestellt, dass LLMs keine aufstrebenden Fähigkeiten besitzen, LLMs jedoch außergewöhnlich gut beim In-Context-Lernen (ICL) abschneiden. Eine Anwendungsstruktur, die rund um die Implementierung, Skalierung und Verwaltung von ICL-Implementierungen entwickelt wurde; was wir heute als RAG kennen.
RAG (nicht-gradient) wurde aus Gründen der Transparenz und nicht so undurchsichtig wie die Feinabstimmung den Feinabstimmungsansätzen (Gradienten) vorgezogen. Hinzu kommt, dass generative KI-Apps beobachtbar, überprüfbar und leicht modifizierbar sind.
Da wir begonnen haben, alle Aspekte von LLMs (NLG, Argumentation, Planung, Dialogstatusverwaltung usw.) zu nutzen, mit Ausnahme der wissensintensiven Natur von LLMs, sind kleine Sprachmodelle sehr gut anwendbar.
Dies war auf sehr leistungsfähige Open-Source-SLMs, Quantisierung, lokale Offline-Inferenz, fortgeschrittene Fähigkeiten im Denken und Gedankenkettentraining zurückzuführen.
Und der Fokus verlagert sich auf zwei Aspekte: Der erste ist ein datenzentrierter Ansatz. Wo unstrukturierte Daten für RAG und Feinabstimmung entdeckt, entworfen und erweitert werden können. Bei der jüngsten Feinabstimmung ging es nicht darum, den wissensintensiven Charakter von Sprachmodellen zu steigern, sondern vielmehr darum, den LMs spezifische Verhaltensfähigkeiten zu verleihen.
Dies zeigt sich in der jüngsten Übernahme durch OpenAI, um sich dem Datenbereich zu nähern und RAG-Lösungen bereitzustellen.
Der zweite Aspekt ist der Bedarf an einer No-Code-zu-Low-Code-KI-Produktivitätssuite, die Zugriff auf Modelle, Hosting, Flow-Engineering, Feinabstimmung, Prompt Studio und Leitplanken bietet.
Es gibt auch eine bemerkenswerte Bewegung, Diagrammdaten hinzuzufügen ... Diagramm ist ein abstrakter Datentyp ... Ein abstrakter Datentyp ist ein mathematisches Modell für Datentypen, das durch sein Verhalten (Semantik) aus der Sicht von a definiert wird Nutzer der Daten. Abstrakte Datentypen stehen in krassem Gegensatz zu Datenstrukturen, die konkrete Darstellungen von Daten sind und den Standpunkt eines Implementierers und nicht eines Benutzers darstellen. Diese Datenstruktur ist weniger undurchsichtig und leicht zu interpretieren. "

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